Taille, part et analyse de l’industrie du marché de l’IA multimodale par offre (solution et services) ; Par modalité de données (texte, parole et voix, image, vidéo et audio) ; Par technologie (apprentissage automatique (ML), traitement du langage naturel (NLP), vision par ordinateur, connaissance du contexte et IoT) ; Par application (BFSI, vente au détail et commerce électronique, informatique et télécommunications, fabrication, soins de santé, automobile et autres) ; et prévisions régionales 2026-2034

La taille du marché mondial de l’IA multimodale était évaluée à 2,41 milliards USD en 2025. Le marché devrait passer de 3,32 milliards USD en 2026 à 41,95 milliards USD d’ici 2034, avec un TCAC de 37,33 % au cours de la période de prévision.

Le marché mondial de l’IA multimodale se développe rapidement en raison des développements des algorithmes d’apprentissage automatique, de la puissance de calcul et de l’accessibilité du Big Data dans tous les secteurs. L'intelligence artificielle (IA) multimodale combine des données provenant de diverses sources telles que du texte, des images, de l'audio et des données de capteurs pour permettre une prise de décision plus complexe et nuancée que les modèles reposant sur un seul type d'entrée. Il fournit des informations plus riches et une compréhension plus complète des contextes de données en traitant et en synthétisant les informations provenant de ces diverses sources.

Les systèmes d'IA multimodaux fonctionnent en combinant et en alignant différents flux de données via des modèles qui gèrent chaque modalité individuellement avant de les intégrer dans une analyse cohérente. Le marché devrait connaître une croissance continue en raison de la demande croissante de systèmes intelligents capables de gérer des tâches complexes.

• En octobre 2024, MediaTek a annoncé que son prochain chipset Dimensity 9400 prendrait en charge Gemini Nano, améliorant ainsi ses capacités multimodales pour diverses applications. Cette intégration vise à optimiser les expériences d'IA sur tous les appareils, en particulier au sein de l'écosystème Android, en permettant des fonctionnalités avancées telles que le traitement d'image et la reconnaissance vocale.

Impact de l’IA sur le marché de l’IA multimodale

L'IA transforme les industries en augmentant l'efficacité, en améliorant la prise de décision et en offrant des expériences utilisateur plus personnalisées. Il augmente la productivité et réduit les coûts opérationnels en automatisant les tâches de routine et en découvrant des informations à partir de modèles de données complexes. L'IA multimodale apporte un nouveau niveau de compréhension contextuelle et d'adaptabilité en intégrant divers types de données, en améliorant l'efficacité, en personnalisant les expériences utilisateur et en favorisant des environnements plus sûrs et durables. L'impact de l'IA est vaste, influençant divers domaines de la société et transformant les industries.

• En septembre 2024, Alibaba Cloud et NVIDIA ont collaboré pour intégrer les solutions de grand modèle multimodal (LMM) d'Alibaba dans la plateforme automobile Drive de NVIDIA. Ce partenariat vise à améliorer les capacités de conduite autonome des constructeurs automobiles chinois en fournissant des fonctionnalités avancées basées sur l'IA qui facilitent des expériences de mobilité plus intelligentes.

Moteur du marché de l’IA multimodale

Avancées dans la croissance du marché des entraînements de puissance informatique

L’un des principaux moteurs du marché mondial est l’avancement de la puissance de calcul, facilitant le traitement et l’intégration d’ensembles de données étendus et multiformats cruciaux pour les applications d’IA multimodales. Les avancées matérielles, les unités de traitement graphique (GPU) et les unités de traitement tensoriel (TPU) sont conçues pour gérer les calculs complexes et parallèles nécessaires aux modèles d'apprentissage en profondeur. Ces processeurs sont bien adaptés à la gestion des calculs parallèles nécessaires aux réseaux de neurones, ce qui est crucial pour l'IA multimodale car elle intègre différents types de données en temps réel.

De plus, le cloud computing offre des ressources évolutives, permettant aux organisations de transférer des calculs intensifs vers le cloud et d'accéder à une infrastructure puissante sans avoir besoin d'investissements matériels coûteux sur site. Par exemple,

• L’enquête d’Auvik menée en 2023 auprès des décideurs technologiques a révélé que 57 % d’entre eux avaient accéléré leurs efforts de migration vers le cloud cette année-là.

En outre, les progrès continus des technologies informatiques devraient réduire encore davantage les délais et les coûts de traitement, encourageant ainsi une adoption plus large de l’IA multimodale dans divers secteurs.  

Restriction du marché de l’IA multimodale

Les coûts élevés et la complexité technique peuvent entraver la croissance du marché

La mise en œuvre de l’IA multimodale nécessite une puissance de calcul importante, du matériel spécialisé et un stockage à grande échelle pour gérer des ensembles de données divers et volumineux provenant de diverses sources. Ce coût élevé limite l’adoption, en particulier pour les petites entreprises qui ne disposent pas du budget nécessaire pour l’infrastructure nécessaire ou pour la maintenance continue du modèle. De plus, les systèmes d’IA multimodaux traitent souvent des types de données sensibles, telles que des données biométriques, comportementales et de géolocalisation, ce qui accroît les préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité et nécessite des investissements plus élevés.

De plus, le développement et la gestion de solutions d’IA multimodales nécessitent une expertise avancée en ingénierie des données, en apprentissage automatique et en apprentissage profond, ainsi qu’une compréhension approfondie de l’intégration d’architectures de réseaux neuronaux complexes. L'expertise spécialisée requise pour créer, former et optimiser des modèles multimodaux crée un obstacle pour de nombreuses organisations, car la pénurie de professionnels qualifiés dans les domaines de l'IA limite la capacité de faire évoluer ces systèmes efficacement. Ces contraintes ajoutent des niveaux de complexité et de coûts, ralentissant ainsi une adoption généralisée.

Opportunité de marché de l’IA multimodale

L’intégration croissante avec l’IoT et l’Edge Computing présente une opportunité de marché importante

L'intégration de l'IA multimodale avec l'IoT et l'informatique de pointe permet le traitement et l'analyse en temps réel de diverses sources de données. Cette disposition est essentielle dans les applications nécessitant des réponses immédiates, telles que les véhicules autonomes, l'automatisation industrielle et les infrastructures des villes intelligentes, où les retards dans la transmission des données peuvent compromettre la sécurité ou l'efficacité. Par exemple,

• Les projections du secteur indiquent que le marché de l'intégration IoT atteindra 12,1 milliards de dollars d'ici 2028, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 30,8 %.

En combinant les vastes capacités de génération de données de l'IoT avec la capacité de l'IA multimodale à traiter les données audio, vidéo et des capteurs directement sur les appareils de périphérie, les entreprises peuvent réduire la latence. Cette approche permet également d'économiser la bande passante, car elle minimise le besoin de transmettre de gros volumes de données brutes aux serveurs centraux pour analyse. Cette intégration est importante pour des secteurs tels que la santé et l'industrie manufacturière, où une analyse continue des données à faible latence est essentielle à l'efficacité opérationnelle.

• En octobre 2024, Mistral AI a lancé deux nouveaux modèles, Ministral 3B et 8B, visant à améliorer les capacités informatiques sur appareil et de pointe. Ces modèles prennent en charge le raisonnement par connaissances et les appels de fonctions, atteignant une longueur de contexte allant jusqu'à 128 000, ce qui est bénéfique pour les environnements aux ressources limitées.

La capacité des modèles Ministral 3B et 8B à traiter les données localement et en temps réel avec une faible latence les rend très pertinents pour le marché de l'IA multimodale.

Segmentation

Informations clés

Le rapport couvre les informations clés suivantes :

• Indicateurs micro-macroéconomiques
• Facteurs, contraintes, tendances et opportunités
• Stratégies commerciales adoptées par les acteurs clés
• Impact de l’IA sur le marché mondial de l’IA multimodale
• Analyse SWOT consolidée des principaux acteurs

Analyse par offre

En fonction de l'offre, le marché est divisé en solutions et services.

Le segment des solutions domine le marché grâce à diverses applications et plates-formes conçues pour traiter, analyser et interpréter des données provenant de différentes modalités. Les solutions logicielles clés incluent des outils de traitement du langage naturel (NLP), de vision par ordinateur et de fusion de données, permettant aux organisations de développer des modèles d'IA capables d'intégrer et d'analyser différents types de données de manière cohérente. La demande de solutions logicielles fiables augmente à mesure que les entreprises identifient le potentiel de l'IA multimodale pour améliorer l'efficacité opérationnelle et affiner les interactions avec les clients.

Le segment des services devrait connaître le TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision, en raison de la complexité croissante des environnements de données et du besoin de solutions personnalisées. Alors que les organisations s’efforcent d’adopter des technologies d’IA multimodales, elles ont souvent besoin de conseils spécialisés pour intégrer efficacement ces systèmes dans leur infrastructure existante. Ce processus implique d'évaluer les sources de données actuelles, de développer des solutions d'IA multimodales personnalisées et de faciliter une intégration fluide avec les systèmes IoT et Edge Computing. Alors que les organisations reconnaissent de plus en plus le potentiel de l’IA multimodale, la demande de services devrait croître rapidement en matière de services de conseil et d’intégration.

Analyse par modalité de données

Basé sur la modalité des données, le marché est fragmenté en texte, parole et voix, image, vidéo et audio.

Le segment vidéo domine le marché en raison de sa polyvalence et de la richesse de son contenu en données. La combinaison d’informations spatiales et temporelles des données vidéo permet à l’IA multimodale d’acquérir une compréhension plus complète de scénarios complexes, en particulier dans des secteurs tels que la conduite autonome, la sécurité et les soins de santé. La disponibilité croissante de données vidéo provenant de sources telles que les systèmes de surveillance, les appareils mobiles et les caméras connectées à l'IoT a fait de la vidéo une ressource essentielle pour l'analyse en temps réel et la reconnaissance de formes.

• En janvier 2024, Google a lancé Lumiere, un nouvel outil de génération vidéo multimodal d'IA capable de créer des vidéos réalistes de 5 secondes à partir de texte et d'images. Lumiere utilise une architecture Space-Time U-Net (STUNet) pour améliorer le réalisme et la cohérence des vidéos générées. L'outil offre diverses possibilités créatives, notamment la création de vidéos stylisées et la possibilité d'animer des sections spécifiques d'images.

Le segment de la parole et de la voix devrait afficher le TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision, grâce à l'adoption croissante des systèmes à commande vocale, des assistants virtuels et de l'IA interactive. Les données vocales et vocales introduisent une couche auditive importante dans les systèmes multimodaux. Cela permet à l’IA de comprendre le langage parlé, de reconnaître le ton et de détecter les émotions alors que les consommateurs et les industries recherchent des interfaces plus naturelles et conversationnelles.

Analyse par technologie

Basé sur la technologie, le marché est fragmenté en apprentissage automatique (ML), traitement du langage naturel (NLP), vision par ordinateur, connaissance du contexte et IoT.

Le segment de l'apprentissage automatique (ML) détient la part la plus élevée du marché car il constitue la technologie fondamentale pour d'autres modalités telles que le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur et les systèmes sensibles au contexte. Dans l'IA multimodale, les algorithmes de ML traitent et relient les données provenant de diverses sources, telles que le texte, les images et l'audio, pour créer des modèles qui prédisent les résultats et prennent des décisions basées sur des exemples passés. La capacité des modèles ML à intégrer et à interpréter diverses sources de données les rend essentiels pour les solutions d'IA multimodales. À mesure que les applications multimodales se développent, le rôle de ML dans la coordination et l'intégration de diverses modalités de données devrait maintenir sa position centrale sur le marché de l'IA multimodale.

Le segment du traitement du langage naturel (NLP) devrait afficher le TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision, en raison de la demande croissante d'applications intelligentes basées sur le langage et pouvant s'intégrer à d'autres types de données. Il permet aux systèmes d'IA multimodaux de comprendre et de traiter le langage humain sous forme de texte et de voix, essentiels aux applications qui interagissent avec les utilisateurs, notamment les chatbots, les assistants virtuels et les plateformes de support client. Il améliore également le pouvoir interprétatif de l’IA multimodale en analysant le langage humain parallèlement aux données visuelles ou sensorielles.

Analyse par application

En fonction des applications, le marché est subdivisé en BFSI, vente au détail et commerce électronique, informatique et télécommunications, fabrication, soins de santé, automobile et autres.

Le segment BFSI domine le marché en raison de son besoin de solutions sécurisées, efficaces et centrées sur l'utilisateur. Les institutions financières gèrent de grandes quantités de données, notamment l'historique des transactions, les évaluations des risques et les interactions avec les clients. L'IA multimodale offre des avantages substantiels pour la détection des fraudes en fusionnant les données de transaction textuelles avec des identifiants biométriques, améliorant ainsi la sécurité et réduisant les activités frauduleuses. L'importance de la sécurité et de la confiance des clients dans le secteur BFSI et la capacité de l'IA multimodale à intégrer diverses sources de données en font un outil important pour améliorer la modernisation et gérer les risques dans les services financiers.

• En octobre 2024, Gnani.ai, en collaboration avec NVIDIA, a introduit un grand modèle de langage avancé de synthèse vocale piloté par la plate-forme informatique accélérée par l'IA de NVIDIA. Ce modèle utilise plus de 14 millions d'heures de données conversationnelles multilingues exclusives, en se concentrant sur l'amélioration de l'engagement client et la rationalisation des opérations dans tous les secteurs, avec un accent particulier sur les services bancaires et financiers.

Le segment des soins de santé devrait afficher le TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision, en raison de la demande croissante de médecine de précision, de surveillance à distance et de capacités de diagnostic améliorées. La capacité de l’IA multimodale à intégrer l’imagerie médicale, les données génomiques, les historiques des patients et les informations en temps réel provenant d’appareils portables a créé de nouvelles possibilités en matière de diagnostic et de traitement médicaux.

Analyse régionale

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En fonction des régions, le marché a été étudié en Amérique du Nord, en Europe, en Asie-Pacifique, en Amérique du Sud, au Moyen-Orient et en Afrique.

L’Amérique du Nord détient la part de marché la plus élevée en raison de son paysage technologique avancé, de ses investissements importants dans la recherche et le développement de l’IA et d’une concentration de grandes entreprises et startups technologiques. La région bénéficie d’une solide infrastructure numérique qui prend en charge l’intégration de systèmes d’IA multimodaux dans plusieurs secteurs, tels que la santé, l’automobile et la finance. De plus, la disponibilité de capital-risque et le soutien gouvernemental pour les initiatives d’IA créent un environnement favorable à des progrès rapides et à une mise en œuvre commerciale.

Le marché de l’Asie-Pacifique devrait croître au TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision en raison de la numérisation croissante des entreprises et de la demande accrue d’expériences client améliorées dans divers secteurs, favorisant l’adoption de solutions d’IA multimodales dans la région. À mesure que les organisations de la région prennent conscience des avantages de l’intégration de différents types de données, elles se concentrent de plus en plus sur l’amélioration de la prise de décision et de l’efficacité opérationnelle. Cela représente une opportunité significative pour les entreprises établies et les nouveaux entrants.

• En octobre 2024, le gouvernement indien a lancé BharatGen, la première initiative financée par le gouvernement pour développer des modèles d'IA multimodaux visant à améliorer la prestation de services publics et l'engagement des citoyens. Ce projet, dirigé par IIT Bombay, se concentre sur la création de systèmes d’IA adaptés à la diversité linguistique et culturelle de l’Inde, en exploitant des ensembles de données localisés.

Acteurs clés

Les principaux acteurs du marché sont :

• Google LLC (États-Unis)
• Microsoft Corporation (États-Unis)
• Ouvrez AI, LLC. (NOUS.)
• Meta Platforms, Inc. (États-Unis)
• IBM Corporation (États-Unis)
• Aimesoft, Inc. (États-Unis)
• Jina AI GmbH (Allemagne)
• Jiva.ai Limited (Royaume-Uni)
• Mobius Labs, Inc. (États-Unis)
• Newsbridge S.A.S. (France)
• OpenStream.ai, Inc. (États-Unis)
• Perceiv AI Inc. (Canada)
• Neuraptic AI S.L. (Espagne)
• Stability AI Ltd. (Royaume-Uni)

Développements clés de l’industrie

• En septembre 2024, l'Allen Institute for AI a introduit un ensemble de modèles multimodaux ouverts nommés Molmo, capables d'interpréter les données visuelles d'objets courants. Ces modèles visent à améliorer les interactions des utilisateurs en comprenant les images et en mettant en évidence les éléments pertinents affichés sur les écrans.
• En juin 2024, Meta a introduit quatre nouveaux modèles d'IA visant à faire progresser les capacités multimodales, reflétant son engagement en faveur de l'innovation dans le domaine de l'IA. Ces modèles visent à améliorer l'intégration de divers types de données, notamment le texte, les images et l'audio, facilitant ainsi des interactions et des analyses plus sophistiquées.